مدل شبکه عصبی مصنوعی برآورد غلظت رسوب معلق رودخانه ای به کمک تصاویر سنجنده مودیس (مطالعه موردی ایستگاه هیدرومتری ملاثانی - رودخانه کارون)

برای مطالعات کیفی و کمی منابع آب, برآورد بار رسوب معلق رودخانه ها بسیار مهم است. بار رسوب معلق بطور معمول با اندازه گیری مستقیم غلظت رسوب معلق یا با بکار گیری منحنی سنجه رسوب انجام می شود. اندازه گیری به روش مستقیم, اگر چه مطمئن ترین روش اندازه گیری غلظت رسوبات معلق بوده, با این همه, این روش, اغلب زمان بر و پر هزینه است. همچنین دقت منحنی سنجه رسوب به دلیل برآورد زیاد (در مقادیر کم رسوب رودخانه) یا برآورد کم (در مقادیر زیاد رسوب رودخانه) پائین بوده و لذا از کارائی لازم برخوردار نمی باشد. در این تحقیق, به منظور بررسی امکان تخمین غلظت رسوبات معلق رودخانه ای با استفاده از انعکاسات تصاویر ماهواره ای, همبستگی میان بازتاب طیفی باندهای تصاویر سنجنده مودیس (باند قرمز و مادون قرمز) و غلظت رسوبات معلق رودخانه کارون در ایستگاه هیدرومتری ملاثانی در یک دوره زمانی 9 ساله (سال های 1382 تا 1390) مورد بررسی قرار گرفت. در این رابطه از دو مدل آماری (رگرسیون خطی یک متغیره) و شبکه عصبی مصنوعی (پیشخور با الگوریتم آموزش پس انتشار خطا) استفاده شد. ارزیابی مدل های رگرسیونی و شبکه عصبی مصنوعی نشان داد که مدل شبکه عصبی مصنوعی با ضریب تعیین 0.89 (R2) و ریشه مربع خطا 122 (RMSE) میلی گرم بر لیتر کارائی بیشتری در مقایسه با مدل رگرسیونی با ضریب تعیین 0.49 و ریشه مربع خطا 204 میلی گرم بر لیتر داشته است. نتایج تحقیق نشان داد که از تصاویر سنجنده مودیس به همراه شبکه عصبی مصنوعی می توان, در تخمین و پایش غلظت رسوبات معلق روزانه رودخانه های بزرگ استفاده نمود.